Einzelvorhersagen

Einzelvorhersagen bezeichnen Vorhersagen, die sich auf einen einzelnen konkreten Fall, Ort oder Zeitpunkt beziehen. In der Meteorologie wird damit oft die sogenannte Punktvorhersage beschrieben, die für einen bestimmten Ort und eine festgelegte Zeitspanne eine einzige Prognose liefert. Im engeren Sinn steht sie damit im Gegensatz zu Wahrscheinlichkeits- oder Ensemblevorhersagen, bei denen Unsicherheit und Variation explizit ausgedrückt werden.

Methodik: Einzelvorhersagen basieren auf mathematischen oder physikalischen Modellen, die aktuelle Beobachtungsdaten, Wetterstationen, Satellitenmessungen und Anwendungswissen integrieren. Die Ausgabe kann als deterministischer Wert, etwa Temperatur, Niederschlagsmenge oder Windgeschwindigkeit, verstanden werden oder als Punktwert, begleitet von einem Konfidenz- oder Fehlerintervall. Häufig werden Modelle durch Datenassimilation und statistische Nachbearbeitung verfeinert, um systematische Verzerrungen zu reduzieren.

Messung und Bewertung: Die Qualität einer Einzelvorhersage wird oft durch punktbezogene Kennzahlen wie mittlere absolute Abweichung (MAE) oder Wurzelmittelquadratische Abweichung (RMSE) gemessen. Bei probabilistischen oder Wahrscheinlichkeitsvorhersagen spielen Kalibrierung und Zuverlässigkeit eine Rolle, gemessen etwa mit Brier- oder Reliability-Diagrammen. Die Leistungsbewertung berücksichtigt zudem die Schärfe der Vorhersage und die Qualität der Unsicherheitsabschätzung.

Anwendung und Grenzen: Einzelvorhersagen sind essenziell für Alltagsentscheidungen, Krisenmanagement und Planung. Ihre Genauigkeit hängt stark von Datenqualität, Modellgüte und dem Vorhandensein relevanter Prozesse ab. Aufgrund möglicher plötzlicher Änderungen oder lokaler Variabilität können Einzelvorhersagen Fehleinschätzungen zeigen; Ensemblevorhersagen werden oft genutzt, um Unsicherheit zu erfassen, indem mehrere plausible Zukunftsszenarien erzeugt werden.

Verwandte Begriffe umfassen Ensemble-Vorhersage, Wahrscheinlichkeitsvorhersage, Datenassimilation.